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该文件包含专利样本和模板。

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简介:
该压缩包“专利样本及模板.zip”包含一份详尽的专利模板,以及一份已经完成的专利实例,供您查阅和学习。

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    该资源提供了一套完整的专利文件空白模板,包括详细的专利申请表单和文档格式范例,帮助申请人规范准备材料、提高提交效率。 专利文件是申请专利过程中的关键材料,用于详细阐述发明或创新的特征、实施方式以及权利范围。本资源包含了一系列专利文件的空白模板,方便申请人按照规范格式撰写专利申请。以下是这些模板的详细介绍: 1. **说明书附图**:在专利申请中,说明书附图是用来直观展示发明或创新结构和工作原理的重要部分。申请人应根据实际发明内容绘制清晰、准确的图形,以辅助文字描述,使审查员和读者更好地理解技术方案。 2. **说明书**:说明书是专利申请的核心,详细叙述发明的技术背景、技术问题、解决办法、实施方式及优点。编写时需确保语言严谨,逻辑清晰,并全面具体地揭示发明内容。此外,还要包括对现有技术的分析,以便突出新发明的创新点。 3. **权利要求书**:权利要求书是确定专利权保护范围的法律依据,应当明确简洁地列出申请人希望获得的技术特征。它需要具有可读性并避免过于宽泛或模糊以减少侵权判断中的争议。 4. **摘要附图**:专利摘要是对发明或创新简明扼要概述,通常不超过300个字符;而摘要附图则是对发明主要特征的简洁表示,帮助读者快速理解核心。它应当是直观且关键部分的图形化体现。 5. **说明书摘要**:说明书摘要与摘要附图相辅相成,是对整个发明内容的高度概括,并不应包含新的技术信息。其目的是提供一种快速了解发明概要的方式,在检索和审查工作中具有重要意义。 在撰写专利文件时遵循模板可以确保结构完整、符合规定格式,但更重要的是每个部分的内容都应精心构思以充分展示独特性和创新性。此外,还需遵守国家或地区的专利法规,并建议寻求专业法律咨询来保障申请的有效性和合法性。
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    本资源提供专业的LaTeX格式专利文档编写模板,帮助用户轻松撰写和排版高质量的技术专利文件。 概述: 该存储库已明确设计为可用于子模块,请参考以下信息以获取有关如何执行初始设置的说明。这些文件经过专门修改,以符合USPTO的专利规范、图纸和权利要求指南。它们是对article类的简单修改。 要求: - 具有以下可用程序实用工具的命令行界面 - 具备graphicx、subfig、psfrag和fancyhdr软件包的LaTeX环境 - GNU make - awk 初始设置: 1. 将本地目录初始化为Git存储库: ``` $ git init ``` 2. 在“config”目录中添加名为“Patent-Template-for-LaTeX”的子模块: ``` $ git submodule add config/Patent-Template-for-LaTeX ``` 请将替换为实际的代码库URL。
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    本资料为《软件类专利技术交底书案例模板与样板示例》,提供了详细的软件专利撰写指导和实例参考,帮助技术人员更好地理解和准备专利申请材料。 ### 专利技术交底书-案例模板-软件类-样板示例 **一、背景技术描述** 本发明属于软件管理技术和相关管理系统领域。 当前的电脑管理软件普遍内置了专门用于软件管理的功能模块,能够将各种应用程序进行分类,并在用户选择特定类别时展示对应的应用列表。然而,在现有推荐机制中,一些程序会优先显示自身产品或与其有投资关系的产品,同时也会根据推广费用高低来排列其他应用的位置。这种做法往往忽视了软件的实际评分、发布时间和下载量等因素。 **二、本发明的技术方案** 为解决上述问题,我们提出了一种新的技术解决方案——即一种改进的软件推荐方法及系统。具体来说: - **流程图描述**: 方法包括获取用户的已安装应用程序信息;计算未被用户安装的应用程序与现有应用之间的相关性分数;最后根据这些关联值向用户提供个性化软件建议。 - **功能模块结构**:该系统由三个主要部分组成,即收集并分析用户的已装软件列表、评估新软件的匹配度以及依据得出的相关评分来推荐新的应用程序。 - **工作步骤图**: 从获取用户安装的应用程序开始,通过数据处理计算出未安装应用与现有应用之间的关联性,并据此向用户提供定制化的建议。 **三、技术方案实现** 1. **收集信息阶段**:系统会自动读取并保存在云端的软件列表以了解用户的当前配置。 2. **相关性评估阶段**: 利用所有记录的数据,计算出各款应用程序相互间的关联矩阵来量化它们之间的联系强度。 3. **推荐阶段**: 基于上述分析结果,向用户提出最符合其使用习惯和偏好的新应用建议。 **四、技术方案的优点** - 该发明能够更精准地识别用户的潜在需求,并据此提供个性化的软件推荐服务; - 能够高效地计算出所有已知应用程序之间的关联性,从而快速生成适合每位用户的个性化推荐列表。 **五、结论** 综上所述,本创新的技术方法不仅提供了更加准确和贴合用户偏好的应用建议功能,还能够在短时间内完成大规模的数据处理任务。
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